ECG心电图诊断模型的联邦学习训练与预测.zip

简介：
本项目致力于开发一种基于联邦学习的心电图(ECG)诊断模型，旨在通过分布式数据训练提高模型准确性的同时保护患者隐私。 联邦学习ECG心电图诊断模型训练与预测采用明文模型平均方法。该研究参考了论文《Automatic diagnosis of the 12-lead ECG using a deep neural network》中的内容，并使用开源代码Scriptstrain.py进行神经网络的训练，命令为：$ python train.py .\data\ 。另外，通过predict.py脚本在给定数据集上生成神经网络预测结果，命令为：$ python predict.py .\data\test_set\ .\final_model.hdf5。最后使用generate_figures_and_tables.py脚本来生成研究结果。